Gemini 3 Pro Image は 4K 解像度の画像を生成できますか？

はい、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）はネイティブで最大 4K 解像度の出力に対応し、1:1、3:2、16:9、9:16、21:9 のアスペクト比をサポートします。さらに、imageConfig パラメータ経由で 1K と 2K のプリセットにも対応しています。

Gemini 3 Pro Image で対話形式で画像を編集できますか？

はい、Nano Banana Pro は複数ターンの対話型編集に対応しています。例えば「背景を夕焼けにして」のように変更を依頼するだけで、モデルはターン間で Thought Signatures を通じて視覚コンテキストを保持します。

Nano Banana Pro は画像内のテキスト描画をどのように処理しますか？

Nano Banana Pro は高度な画像内テキスト描画機能を備え、短いキャプションから長文まで、読みやすく明瞭な多言語テキストをサポートします。これにより、ポスター、インフォグラフィック、UI モックアップ、マーケティングアセットに最適です。

Nano Banana Pro が FLUX 2 Pro や Midjourney と異なる点は何ですか？

Nano Banana Pro は、反復的な自己修正、複数回の編集にわたるキャラクターの一貫した保持、そして Google エコシステムとの緊密な統合に優れています。さらに、複雑なマルチイメージ融合ワークフローにおいて最大 14 枚の参照画像を扱えます。

Nano Banana Pro は根拠に基づく画像生成のために Google Search を使用しますか？

はい、Nano Banana Pro は生成前に事実を検証するために Search grounding を使用できます。例えば、現在の天気データを取得して、正確な東京の天気インフォグラフィックを作成できます。

Nano Banana Pro は 1 回のリクエストで何枚の参照画像を処理できますか？

Nano Banana Pro は 1 プロンプトあたり最大 14 枚の入力画像に対応し、各画像あたり最大 7MB です。複雑なマルチイメージ融合シナリオにおいて、最大 5 人物まで被写体・キャラクターの一貫性を維持します。

Google

利用可能人気

gemini-3-pro-image

Nano Banana Pro API

Nano Banana Pro は、テキスト中心のワークフローにおける汎用支援向けのAIモデルです。制御可能な構造でコンテンツを生成・変換・分析するためのインストラクション型プロンプトに適しています。典型的な用途には、チャットアシスタント、文書要約、ナレッジQA、ワークフロー自動化が含まれます。公開されている技術的詳細は限られていますが、統合は構造化出力、検索拡張型プロンプト、ツールまたは関数呼び出しといった一般的なAIアシスタントのパターンに整合します。

最低料金

$1.60 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Nov 19, 2025

Google

プレイグラウンド

実際のリクエストでNano Banana Proを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

最初のリクエスト

$0.0112

CometAPIの推定利用料金

10件のリクエスト

$0.1120

CometAPIの推定利用料金

15件のリクエスト

$0.1680

CometAPIの推定利用料金

⇌

クレジット換算

1,000クレジット = 1米ドル

クレジットを使用することで、トークン、リクエスト、実行時間に基づく料金体系間で予算を比較できます。決済時には、米ドル金額が正式な基準となります。

✓現在のモデルのクレジット料金

入力

1,600

クレジット / 100万トークン

出力

9,600

クレジット / 100万トークン

最低料金の透明性このプロトタイプでは、リクエストごとの非公開の最低料金は想定していません。本番環境で請求の最低金額または最低チャージ額が適用される場合は、購入前に表示し、すべての予算見積もりに含める必要があります。

nano-banana-pro（image）

variant / alias	Price
gemini-3-pro-image (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)	≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)	≈ $0.19200
nano-banana-pro-all	$0.09600

モデル概要

検索や評価に使える安定したモデル識別情報と、ページの中核となるSEO構造を書き換えることなく更新できる最新のカタログデータを組み合わせています。

安定した識別情報

Nano Banana Proとは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$1.60 / 入力100万トークン

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Nov 19, 2025

概要

Nano Banana Proの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

基本機能

テキスト → 画像: プロンプト主導のフル生成で、高いプロンプト遵守性。
画像 → 画像（編集）: 対象を絞った繊細な編集で、複数回の編集でも被写体/キャラクターの一貫性を維持。
最大出力解像度: 最大 4K（例と対応する正確なピクセルサイズはアスペクト比に依存；API は 1K/2K/4K のプリセットを提供）
反復的な計画と自己修正: 透視図法、文字、細かな幾何などの一般的な視覚的ミスを検出・修正する内部の“多段階”パイプライン。
高度な画像内テキスト描画: ポスター、モックアップ、インフォグラフィックに適した、明瞭で可読性の高い多言語テキスト（短いキャプションから長文まで）。
5 人物と、1 回のワークフローで最大14 のオブジェクト/参照画像に対する忠実性。
ウォーターマーク/来歴: 生成画像すべてに SynthID ウォーターマークを付与；一部の製品連携では来歴のために C2PA メタデータを埋め込み。

Gemini 3 Pro Image のバージョンと命名

gemini-3-pro-image-preview
gemini-3-pro-image

技術詳細

アーキテクチャ

来歴/バックボーン: Nano Banana Pro は Google の進化する Gemini 画像スタック上（とりわけ新しい Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 アーキテクチャ：高容量の画像+テキスト多モーダル基盤）に構築されています。これは Gemini 2.5 Flash Image（元の“nano-banana”）から進化し、視覚と言語の推論能力を拡張したネイティブな多モーダル画像モデルです。
モデルの挙動: ネイティブなマルチモーダリティ（画像+テキスト+世界知識）、複数画像のフュージョンに対応した明示的パイプライン、単一の静的サンプルではなく複数パスで出力を洗練する内部ステージド・プランナー。先行版と比べ、幾何/光学（ガラス、屈折）に関する推論が強化されたとの報告。
思考/内部リファイン: モデルは構図を洗練するために内部で可視化可能な“思考”プロセスを用います（API ドキュメントではこの挙動が明記されており、これら内部ステップは最終的な画像トークンとして課金されません）。
グラウンディング&ツール: Search grounding をサポート（ウェブ上の事実を図表/インフォグラフィック生成へ取り込むことが可能）。また、より決定的な制御のためシステム指示にも対応。

主要な API パラメータ:

thinking_level（low / high）でレイテンシと推論深度をトレードオフ
media_resolution（low/medium/high）で画像 OCR/詳細読取トークンを制御
generationConfig.imageConfig で出力のアスペクト比/解像度を制御

画像の制限:

サポートされる入力モダリティ: テキストと画像（音声・動画は画像生成の入力としては非対応）
プロンプトあたりの画像最大数: 14（Gemini 3 Pro Image preview）
画像の最大サイズ（アップロード）: 入力画像 1 枚あたり 7 MB
対応アスペクト比: 1:1、3:2、16:9、9:16、21:9 など

出力画像/トークン: 高い上限で、4K/4096px に対応。

ベンチマーク性能

短い概要: 現時点の公開/初期ベンチマークは主に定性的・コミュニティ主導ですが、解像度、アーティファクト低減、物理的忠実性が元の nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）に比べて大幅に改善したと一貫して報告されています。特定の「チャレンジ」で明確な視覚的向上が示されていますが、Google 公開の標準化された数値ベンチマーク（v1 → v2）表はまだありません。

定性的なコミュニティテスト: エッジがよりクリーン、マイクロディテールがシャープ、色再現が正確、プロンプト遵守性が向上（不要小物の生成減少、キャラクターの一貫性向上）。通称「Wine Glass Test」「Glass Burger Challenge」では、GEMPIX2（Nano Banana Pro）が透明表現や屈折を以前より明確に扱えます。
テキスト処理: 多くの画像モデルの弱点であった画像内タイポグラフィ/テキスト配置が目に見えて改善。比較では崩れたグリフの減少が示唆。
スループット/UX: バックエンドで多段階リファインを行い、初回の結果がより信頼できるため（手動リロールを削減）、反復速度と UX が向上。

制約とリスク

コンテンツフィルタ&検出: モデルを統合するプラットフォーム（例: Whisk/サードパーティアプリ）では、著名人や肖像の厳格な検出・ブロックを有効化でき、現実的な著名人の描写に依存するクリエイティブなワークフローへ影響。
ハルシネーション/推論の端境: 改善はされたものの、特に密な象徴的テキストや高度な技術図面では物理的に不自然なアーティファクトが生じうる—ただし NB2 は従来よりこれらの誤りを低減。
安全性&悪用: 生成画像は問題ある/有害なコンテンツに悪用される可能性。Google は制約、コンテンツフィルタ、SynthID ウォーターマークを適用して来歴を担保するが、それでも悪用事例（政治的にセンシティブな場面での Nano Banana 生成画像を巡る高い注目の論争）が発生。

他モデルとの比較における Nano Banana Pro の立ち位置

Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — 強力なモバイル統合、多画像フュージョン、反復的な自己修正、ネイティブ 2K/4K アップスケーリング、Google の各種アプリ（Search、Photos、Workspace/Gemini）と緊密に統合。信頼できる編集、継続性、Google サービスとの統合を必要とするワークフローに最適。
Midjourney — スタイライズされたアート出力とコミュニティ主導のプロンプト工学に強み。写真レベルの多画像フュージョンや高度なマルチモーダル編集パイプラインが主眼ではない。
Stable Diffusion / オープン重み — 完全にオープンで高いカスタマイズ性、ローカルでのホストも可能。チェックポイントと微調整のエコシステムは研究やオフライン利用で決定的な優位性。一方、モバイルの一体型運用や箱出しでの多画像編集の一貫性は Nano Banana Pro ほどではない。
Seedream 4.0 (ByteDance) — 明確に Nano Banana の競合として位置づけられ、超高速レンダリング、2K 出力、多数の参照画像（最大 6）を強調。プロ/クリエイター向けの代替として位置づけ。

（これらの比較はハイレベルです。ワークフローに合うツールを選んでください：オープン性/カスタマイズ性 → Stable Diffusion；スタイライズドなアート → Midjourney；統合性の高いモバイル編集と積極的な反復 → Nano Banana Pro / Gemini 3 Pro image ファミリー。）

実世界のユースケース

モバイル写真編集&クリエイティブフィルター（Google Photos 連携—スタイル変換、背景合成、ポートレート再構成）。
マーケティング&広告アセット — コンセプトの迅速生成、複数のフレーム/アングルにわたるブランドキャラクターの一貫性。
コンセプトアート&ストーリーボーディング — 複数画像フュージョンにより、パネル間でキャラクターの連続性を確保。
E コマース/商品モックアップ — 異なる文脈/光条件で一貫した商品写真を生成。
AR/VR アセットの迅速なプロトタイピング — 高品質な 2K/4K 出力をアップスケールして没入型用途へ。
gemini-3-pro-image(Nano Banana Pro) API へのアクセス方法

必須ステップ

cometapi.com にログイン。まだユーザーでない場合は、まず登録してください
インターフェースのアクセス認証 API キーを取得。パーソナルセンターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して提出。
このサイトの URL を取得: https://api.cometapi.com/

使用方法

“gemini-3-pro-image” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。Apifox によるテストも用意しています。
<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えます。
content フィールドに質問またはリクエストを挿入します—モデルはこの内容に応答します。
. 生成された回答を取得するために API レスポンスを処理します。

CometAPI は完全互換の REST API を提供—シームレスな移行が可能です。主な詳細:

Base URL: https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
Model Names: gemini-3-pro-image
Authentication: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY header
Content-Type: application/json .

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1beta/models/{model}:generateContent

Nano Banana ProのサンプルコードとAPI

Nano Banana Proの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでNano Banana Proの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

  // Output directory
  const outputDir = path.join(__dirname, "..", "output");
  if (!fs.existsSync(outputDir)) {
    fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
  }

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-image

image-editing

入力と出力

入力

text

出力

image

本番環境プロファイル

プロバイダー: Google
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

imageの機能に合った本番ワークフローにNano Banana Proを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

商品ビジュアルやキャンペーン素材の制作

コンセプトアートと素早いビジュアル探索

画像編集・バリエーション生成・素材制作

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0、そのアップグレード版のAI画像生成・編集モデル

モデルを見る

OpenAI

GPT Image 2

GPT Image 2 は、高速かつ高品質な画像生成と編集のための OpenAI の最先端の画像生成モデルです。柔軟な画像サイズに対応し、高忠実度の画像入力をサポートします。

Gen4-image APIを見る。

Gen4-image-turbo APIを見る。

モデルを見る

Google

Nano Banana 2 lite

Gemini 3.1 Flash Lite Image model は、画像生成ファミリーにおける効率性に特化したエキスパートで、超低レイテンシかつ費用対効果の高い画像生成および編集のために設計されています。

モデルを見る

OpenAI

GPT Image 2.5(sunburst)

GPT Image 2.5(sunburst) APIを見る。

モデルを見る

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

モデルID	説明	提供状況	リクエスト
nano-banana-pro-all	使用技術は非公式で、生成は不安定など。チャット形式	✅	チャット形式
gemini-3-pro-image	推奨。最新モデルを指します	✅	Gemini が画像を生成
gemini-3-pro-image-preview	公式プレビュー	✅	Gemini が画像を生成

更新情報

Nano Banana Proの安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Nov 19, 2025

APIの利用可能性を確認済み

Nano Banana ProはCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Nov 24, 2025

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

さらに探る

モデルを比較して、調査を続けましょう

Google

利用可能人気

gemini-3-pro-image

Nano Banana Pro API

最低料金

$1.60 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Nov 19, 2025

Google

プレイグラウンド

実際のリクエストでNano Banana Proを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

最初のリクエスト

$0.0112

CometAPIの推定利用料金

10件のリクエスト

$0.1120

CometAPIの推定利用料金

15件のリクエスト

$0.1680

CometAPIの推定利用料金

⇌

クレジット換算

1,000クレジット = 1米ドル

✓現在のモデルのクレジット料金

入力

1,600

クレジット / 100万トークン

出力

9,600

クレジット / 100万トークン

nano-banana-pro（image）

variant / alias	Price
gemini-3-pro-image (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image (4K)	≈ $0.19200
gemini-3-pro-image-preview (1K/2K)	≈ $0.10720
gemini-3-pro-image-preview (4K)	≈ $0.19200
nano-banana-pro-all	$0.09600

モデル概要

安定した識別情報

Nano Banana Proとは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$1.60 / 入力100万トークン

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Nov 19, 2025

概要

Nano Banana Proの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

基本機能

テキスト → 画像: プロンプト主導のフル生成で、高いプロンプト遵守性。
画像 → 画像（編集）: 対象を絞った繊細な編集で、複数回の編集でも被写体/キャラクターの一貫性を維持。
最大出力解像度: 最大 4K（例と対応する正確なピクセルサイズはアスペクト比に依存；API は 1K/2K/4K のプリセットを提供）
反復的な計画と自己修正: 透視図法、文字、細かな幾何などの一般的な視覚的ミスを検出・修正する内部の“多段階”パイプライン。
高度な画像内テキスト描画: ポスター、モックアップ、インフォグラフィックに適した、明瞭で可読性の高い多言語テキスト（短いキャプションから長文まで）。
5 人物と、1 回のワークフローで最大14 のオブジェクト/参照画像に対する忠実性。
ウォーターマーク/来歴: 生成画像すべてに SynthID ウォーターマークを付与；一部の製品連携では来歴のために C2PA メタデータを埋め込み。

Gemini 3 Pro Image のバージョンと命名

gemini-3-pro-image-preview
gemini-3-pro-image

技術詳細

アーキテクチャ

来歴/バックボーン: Nano Banana Pro は Google の進化する Gemini 画像スタック上（とりわけ新しい Gemini 3 Pro Image / GEMPIX 2 アーキテクチャ：高容量の画像+テキスト多モーダル基盤）に構築されています。これは Gemini 2.5 Flash Image（元の“nano-banana”）から進化し、視覚と言語の推論能力を拡張したネイティブな多モーダル画像モデルです。
モデルの挙動: ネイティブなマルチモーダリティ（画像+テキスト+世界知識）、複数画像のフュージョンに対応した明示的パイプライン、単一の静的サンプルではなく複数パスで出力を洗練する内部ステージド・プランナー。先行版と比べ、幾何/光学（ガラス、屈折）に関する推論が強化されたとの報告。
思考/内部リファイン: モデルは構図を洗練するために内部で可視化可能な“思考”プロセスを用います（API ドキュメントではこの挙動が明記されており、これら内部ステップは最終的な画像トークンとして課金されません）。
グラウンディング&ツール: Search grounding をサポート（ウェブ上の事実を図表/インフォグラフィック生成へ取り込むことが可能）。また、より決定的な制御のためシステム指示にも対応。

主要な API パラメータ:

thinking_level（low / high）でレイテンシと推論深度をトレードオフ
media_resolution（low/medium/high）で画像 OCR/詳細読取トークンを制御
generationConfig.imageConfig で出力のアスペクト比/解像度を制御

画像の制限:

サポートされる入力モダリティ: テキストと画像（音声・動画は画像生成の入力としては非対応）
プロンプトあたりの画像最大数: 14（Gemini 3 Pro Image preview）
画像の最大サイズ（アップロード）: 入力画像 1 枚あたり 7 MB
対応アスペクト比: 1:1、3:2、16:9、9:16、21:9 など

出力画像/トークン: 高い上限で、4K/4096px に対応。

ベンチマーク性能

短い概要: 現時点の公開/初期ベンチマークは主に定性的・コミュニティ主導ですが、解像度、アーティファクト低減、物理的忠実性が元の nano-banana（Gemini 2.5 Flash Image）に比べて大幅に改善したと一貫して報告されています。特定の「チャレンジ」で明確な視覚的向上が示されていますが、Google 公開の標準化された数値ベンチマーク（v1 → v2）表はまだありません。

定性的なコミュニティテスト: エッジがよりクリーン、マイクロディテールがシャープ、色再現が正確、プロンプト遵守性が向上（不要小物の生成減少、キャラクターの一貫性向上）。通称「Wine Glass Test」「Glass Burger Challenge」では、GEMPIX2（Nano Banana Pro）が透明表現や屈折を以前より明確に扱えます。
テキスト処理: 多くの画像モデルの弱点であった画像内タイポグラフィ/テキスト配置が目に見えて改善。比較では崩れたグリフの減少が示唆。
スループット/UX: バックエンドで多段階リファインを行い、初回の結果がより信頼できるため（手動リロールを削減）、反復速度と UX が向上。

制約とリスク

コンテンツフィルタ&検出: モデルを統合するプラットフォーム（例: Whisk/サードパーティアプリ）では、著名人や肖像の厳格な検出・ブロックを有効化でき、現実的な著名人の描写に依存するクリエイティブなワークフローへ影響。
ハルシネーション/推論の端境: 改善はされたものの、特に密な象徴的テキストや高度な技術図面では物理的に不自然なアーティファクトが生じうる—ただし NB2 は従来よりこれらの誤りを低減。
安全性&悪用: 生成画像は問題ある/有害なコンテンツに悪用される可能性。Google は制約、コンテンツフィルタ、SynthID ウォーターマークを適用して来歴を担保するが、それでも悪用事例（政治的にセンシティブな場面での Nano Banana 生成画像を巡る高い注目の論争）が発生。

他モデルとの比較における Nano Banana Pro の立ち位置

Nano Banana Pro (GEMPIX 2 / Gemini 3 Pro Image) — 強力なモバイル統合、多画像フュージョン、反復的な自己修正、ネイティブ 2K/4K アップスケーリング、Google の各種アプリ（Search、Photos、Workspace/Gemini）と緊密に統合。信頼できる編集、継続性、Google サービスとの統合を必要とするワークフローに最適。
Midjourney — スタイライズされたアート出力とコミュニティ主導のプロンプト工学に強み。写真レベルの多画像フュージョンや高度なマルチモーダル編集パイプラインが主眼ではない。
Stable Diffusion / オープン重み — 完全にオープンで高いカスタマイズ性、ローカルでのホストも可能。チェックポイントと微調整のエコシステムは研究やオフライン利用で決定的な優位性。一方、モバイルの一体型運用や箱出しでの多画像編集の一貫性は Nano Banana Pro ほどではない。
Seedream 4.0 (ByteDance) — 明確に Nano Banana の競合として位置づけられ、超高速レンダリング、2K 出力、多数の参照画像（最大 6）を強調。プロ/クリエイター向けの代替として位置づけ。

実世界のユースケース

モバイル写真編集&クリエイティブフィルター（Google Photos 連携—スタイル変換、背景合成、ポートレート再構成）。
マーケティング&広告アセット — コンセプトの迅速生成、複数のフレーム/アングルにわたるブランドキャラクターの一貫性。
コンセプトアート&ストーリーボーディング — 複数画像フュージョンにより、パネル間でキャラクターの連続性を確保。
E コマース/商品モックアップ — 異なる文脈/光条件で一貫した商品写真を生成。
AR/VR アセットの迅速なプロトタイピング — 高品質な 2K/4K 出力をアップスケールして没入型用途へ。
gemini-3-pro-image(Nano Banana Pro) API へのアクセス方法

必須ステップ

cometapi.com にログイン。まだユーザーでない場合は、まず登録してください
インターフェースのアクセス認証 API キーを取得。パーソナルセンターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して提出。
このサイトの URL を取得: https://api.cometapi.com/

使用方法

“gemini-3-pro-image” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。Apifox によるテストも用意しています。
<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えます。
content フィールドに質問またはリクエストを挿入します—モデルはこの内容に応答します。
. 生成された回答を取得するために API レスポンスを処理します。

CometAPI は完全互換の REST API を提供—シームレスな移行が可能です。主な詳細:

Base URL: https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
Model Names: gemini-3-pro-image
Authentication: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY header
Content-Type: application/json .

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1beta/models/{model}:generateContentPOST/v1beta/models/{model}:generateContent

Nano Banana ProのサンプルコードとAPI

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

POST

/v1beta/models/{model}:generateContent

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

# Output directory
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
OUTPUT_DIR="$SCRIPT_DIR/../output"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

curl -s -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."}]}],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
      "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
    }
  }' | jq -r '.candidates[0].content.parts[] | select(.inlineData) | .inlineData.data' | head -1 | base64 --decode > "$OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

echo "Image saved to: $OUTPUT_DIR/butterfly_4k.png"

Python Code Example

from google import genai
from google.genai import types
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL, "timeout": 600000},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

prompt = "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English."
aspect_ratio = "1:1"  # "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
resolution = "4K"  # "1K", "2K", "4K"

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio=aspect_ratio,
            image_size=resolution,
        ),
    ),
)

# Output directory
OUTPUT_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "output")
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

for part in response.parts:
    if part.text is not None:
        print(part.text)
    elif image := part.as_image():
        output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "butterfly_4k.png")
        image.save(output_path)
        print(f"Image saved to: {output_path}")

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
import * as path from "node:path";
import { fileURLToPath } from "node:url";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
const __dirname = path.dirname(__filename);

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const prompt =
    "Da Vinci style anatomical sketch of a dissected Monarch butterfly. Detailed drawings of the head, wings, and legs on textured parchment with notes in English.";
  const aspectRatio = "1:1"; // "1:1","2:3","3:2","3:4","4:3","4:5","5:4","9:16","16:9","21:9"
  const resolution = "4K"; // "1K", "2K", "4K"

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-pro-image-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: {
        aspectRatio: aspectRatio,
        imageSize: resolution,
      },
    },
  });

  // Output directory
  const outputDir = path.join(__dirname, "..", "output");
  if (!fs.existsSync(outputDir)) {
    fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
  }

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    } else if (part.inlineData) {
      const imageData = part.inlineData.data;
      const outputPath = path.join(outputDir, "butterfly_4k.png");
      const buffer = Buffer.from(imageData, "base64");
      fs.writeFileSync(outputPath, buffer);
      console.log(`Image saved to: ${outputPath}`);
    }
  }
}

main();

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-image

image-editing

入力と出力

入力

text

出力

image

本番環境プロファイル

プロバイダー: Google
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

imageの機能に合った本番ワークフローにNano Banana Proを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

商品ビジュアルやキャンペーン素材の制作

コンセプトアートと素早いビジュアル探索

画像編集・バリエーション生成・素材制作

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

xAI

Grok-Imagine-Image-2.0

Grok Imagine Image 2.0、そのアップグレード版のAI画像生成・編集モデル

Gen4-image APIを見る。

Gen4-image-turbo APIを見る。

GPT Image 2.5(sunburst)

GPT Image 2.5(sunburst) APIを見る。

モデルを見る

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

モデルID	説明	提供状況	リクエスト
nano-banana-pro-all	使用技術は非公式で、生成は不安定など。チャット形式	✅	チャット形式
gemini-3-pro-image	推奨。最新モデルを指します	✅	Gemini が画像を生成
gemini-3-pro-image-preview	公式プレビュー	✅	Gemini が画像を生成

更新情報

Nano Banana Proの安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Nov 19, 2025

APIの利用可能性を確認済み

Nano Banana ProはCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Nov 24, 2025

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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